《Machine Learning》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：3區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：3區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Machine Learning》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Springer US?出版，創刊于1986年，出版周期為Monthly。

機器學習是研究計算學習方法的國際論壇。該期刊發表的文章報告了應用于各種學習問題的廣泛學習方法的實質性成果，包括但不限于：

學習問題：分類、回歸、識別和預測；問題解決和規劃；推理和推論；數據挖掘；網絡挖掘；科學發現；信息檢索；自然語言處理；設計和診斷；視覺和語音感知；機器人和控制；組合優化；游戲；各種工業、金融和科學應用。

學習方法：監督和無監督學習方法（包括學習決策和回歸樹、規則、聯結網絡、概率網絡和其他統計模型、歸納邏輯編程、基于案例的方法、集成方法、聚類等）；強化學習；基于進化的方法；基于解釋的學習；類比學習方法；自動知識獲取；從指令中學習；數據模式可視化；集成架構中的學習；多策略學習；多智能體學習。

《Machine Learning》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為4.3，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q2

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：54 / 197，百分位：72.8%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：71 / 198，百分位：64.39%；

《Machine Learning》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 較慢,6-12周 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：46.75%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：11，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：135，年發文量：164篇

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